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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110136045B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910311263.7
申请日：2019-04-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义中国余数定理的两图像置乱隐藏及恢复的方法。本发明对图像尺寸相同的两幅图像，首先基于预设的一组两两互质的素数分别取模后得到两组子图像，再从中随机选取部分子图对进行对应位置的像素部分互换，得到置乱隐藏后的两组子图像，实现对原图像对的同时加密。恢复处理时，首先基于置乱隐藏处理时所设置的一组两两互质的素数，从给定的两组子图像中准确恢复出所有无序的像素对，然后根据图像的特征，将得到的像素对中的无序像素对准确地分为两类，基于分类结果，无损地恢复出原来的两幅图像，实现图像对的加密传输交互。本发明能高效、准确的恢复出所加密的图像，且运算量小。且大大增加了非法用户的破译难度。
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公开(公告)号：CN117934332A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311638230.6
申请日：2023-12-02
Abstract: 本发明公开了基于深度张量表示的无监督多维数据复原方法，包括：给定待复原的多维数据，构造其观测张量及二进制掩码张量；选择适合的深度潜在生成模块gθ(·)，以及深度变换模块fε(·)用于模型训练；构建模型；利用给出的待复原的张量对模型进行训练，确定超参数，直至网络预测性能达到预想效果后停止训练并得到输出张量；将观测张量上未缺失区域的值对应覆盖到输出张量上，得到复原后的张量；本发明还公开了一种基于无监督学习的多维数据复原系统；本发明避免了现有基于变换的张量表示方法中浅层分解对潜在张量表征不足以及不能刻画潜在张量正面切片片间关系的缺点。
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公开(公告)号：CN117911802A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410066938.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于变换域张量分解的不规则高维数据复原方法及系统，涉及空间不规则高维数据复原技术领域。该方法包括：获取待复原数据，待复原数据为需要进行复原的空间不规则高维数据；针对具体复原任务，构建空间不规则低秩张量复原模型；具体复原任务包括去噪任务和补全任务；将待复原数据输入空间不规则低秩张量复原模型中进行模型求解，得到复原的空间不规则高维数据。本发明的关键点是采用可学习变换将原本空间不规则高维数据投射到其包含原始数据本征信息的潜在空间规则张量中，然后使用张量奇异值分解来捕捉潜在空间规则张量的低秩性。
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公开(公告)号：CN117911802B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410066938.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于变换域张量分解的不规则高维数据复原方法及系统，涉及空间不规则高维数据复原技术领域。该方法包括：获取待复原数据，待复原数据为需要进行复原的空间不规则高维数据；针对具体复原任务，构建空间不规则低秩张量复原模型；具体复原任务包括去噪任务和补全任务；将待复原数据输入空间不规则低秩张量复原模型中进行模型求解，得到复原的空间不规则高维数据。本发明的关键点是采用可学习变换将原本空间不规则高维数据投射到其包含原始数据本征信息的潜在空间规则张量中，然后使用张量奇异值分解来捕捉潜在空间规则张量的低秩性。
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公开(公告)号：CN110136045A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910311263.7
申请日：2019-04-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义中国余数定理的两图像置乱隐藏及恢复的方法。本发明对图像尺寸相同的两幅图像，首先基于预设的一组两两互质的素数分别取模后得到两组子图像，再从中随机选取部分子图对进行对应位置的像素部分互换，得到置乱隐藏后的两组子图像，实现对原图像对的同时加密。恢复处理时，首先基于置乱隐藏处理时所设置的一组两两互质的素数，从给定的两组子图像中准确恢复出所有无序的像素对，然后根据图像的特征，将得到的像素对中的无序像素对准确地分为两类，基于分类结果，无损地恢复出原来的两幅图像，实现图像对的加密传输交互。本发明能高效、准确的恢复出所加密的图像，且运算量小。且大大增加了非法用户的破译难度。
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